package com.avl;

import com.set.FileOperation;

import java.util.ArrayList;

/**
 * AVL 树
 * @param <K>
 * @param <V>
 */
public class AVLTree<K extends Comparable<K>, V> {

    /**
     * 原先自己实现的 AVLTree 挂载的节点只能存一个数据，现在要自定义改
     * 成支持2个数的， k, v
     */
    private class Node {
        public K key;
        public V value;
        public Node left;
        public Node right;
        public int height;

        public Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            left = null;
            right = null;
            height = 1;
        }
    }
    private Node root;
    private int size;

    public AVLTree() {
        root = null;
        size = 0;
    }

    /**
     * 判断一棵树是不是二分搜索树
     * 方法：当使用中序遍历之后的数据从大到小排列说明这棵树是二分搜索树
     * @return
     */
    public boolean isBST() {
        ArrayList<K> keys = new ArrayList<>();
        inOrder(root, keys);
        for (int i = 1; i < keys.size(); i++) {
            if (keys.get(i - 1).compareTo(keys.get(i)) > 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    /**
     * 二分搜索树的中序遍历
     * @param node
     * @param keys
     */
    private void inOrder(Node node, ArrayList<K> keys) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        inOrder(node.left, keys);
        keys.add(node.key);
        inOrder(node.right, keys);
    }

    /**
     * 获取节点高度
     * @param node
     * @return
     */
    private int getHeight(Node node) {
        if (node == null) {
            return 0;
        }
        return node.height;
    }

    /**
     * 判断一棵树是不是平衡二叉树
     * @return
     */
    public boolean isBalanced() {
        return isBalanced(root);
    }

    /**
     * 递归函数，判断一棵树是不是平衡二叉树
     * @param node
     * @return
     */
    private boolean isBalanced(Node node) {
        if (node == null) {
            return true;
        }
        int balanceFactor = getBalanceFactor(node);
        if (Math.abs(balanceFactor) > 1) {
            return false;
        }
        // 平衡二叉树的左子树和右子树也必须是平衡二叉树 （这种写法很好）
        return isBalanced(node.left) && isBalanced(node.right);
    }

    /**
     * 获取当前节点的平衡因子
     * (返回值可能为负数需要自己求绝对值)
     * @param node
     * @return
     */
    private int getBalanceFactor(Node node) {
        if (node == null) {
            return 0;
        }
        return getHeight(node.left) - getHeight(node.right);
    }

    /**
     * 右旋转
     * @param y
     * @return
     */
    private Node rihtRotate(Node y) {
        // ************************************************************
        //          y                               x
        //        /   \                           /   \
        //       x    T4     向右旋转（y）      z       y
        //     /  \         -------------->   /   \    /  \
        //    z   T3                         T1    T2 T3   T4
        //   / \
        //  T1 T2
        // ************************************************************
        Node x = y.left;
        Node T3 = x.right;

        // 右旋转过程
        x.right = y;
        y.left = T3;

        // 更新height (这里只有x, y 这2个参与旋转的树需要更新高度), y要先更新
        y.height = Math.max(getHeight(y.left), getHeight(y.right)) + 1;
        x.height = Math.max(getHeight(x.left), getHeight(x.right)) + 1;

        return x;
    }

    /**
     * 左旋转
     * @param y
     * @return
     */
    private Node leftRotate(Node y) {
        // ************************************************************
        //          y                               x
        //        /   \                           /   \
        //       T1     x   向【左】旋转（y）    y     z
        //             /  \ -------------->    / \    /  \
        //            T2   z                  T1 T2 T3   T4
        //                / \
        //              T3   T4
        // ************************************************************

        Node x = y.right;
        Node T2 = x.left;

        // 左旋转
        x.left = y;
        y.right = T2;

        // 更新height
        y.height = Math.max(getHeight(y.left), getHeight(y.right)) + 1;
        x.height = Math.max(getHeight(x.left), getHeight(x.right)) + 1;

        return x;
    }

    /**
     * 向二分搜索树中添加元素
     * @param key
     * @param value
     */
    public void add(K key, V value) {
        root = add(root, key, value);
    }

    /**
     * 使用递归算法向以node 为根的二分搜索树中添加元素，
     * 插入新节点之后返回二分搜索树的根
     * @param node
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    private Node add(Node node, K key, V value) {
        // 递归到底就创建新的节点
        if (node == null) {
            size ++;
            return new Node(key, value);
        }
        if (key.compareTo(node.key) < 0) {
            node.left = add(node.left, key, value);
        }else if (key.compareTo(node.key) > 0) {
            node.right = add(node.right, key, value);
        }else {
            // 如果是原来的key, 那变成更新
            node.value = value;
        }
        // 更新height （当前节点中左右子树的最高的高度+1）
        node.height = 1 + Math.max(getHeight(node.left), getHeight(node.right));

        // 计算平衡因子
        int balanceFactor = getBalanceFactor(node);
       /* if (Math.abs(balanceFactor) > 1) {
            System.out.println("unbalanced: " + balanceFactor);
        }*/
        // 维护二叉树的平衡性: 这里的平衡因子是用左子树的高度减去右子树的高度，所以这样判断
        // LL:添加的新元素在左孩子的左边，这时候需要： 右旋转
        if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) >= 0) {
            return rihtRotate(node);
        }
        // RR:添加的新元素在右孩子的右边，这时候需要： 左旋转
        if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) <= 0) {
            return leftRotate(node);
        }
        // LR (添加的新元素在左孩子的右边，这时候需要： 左旋转+右旋转)
        // *** 画出来整个人就清晰了 **************************************************************
        //          y                               y                                  z
        //        /   \                           /   \                               / \
        //       x    T4     向左旋转（y）      z      T4    向右旋转               x     y
        //     /  \         -------------->   /   \          ----------->          / \   / \
        //    T1   z                         x    T3                              T1 T2 T3 T4
        //        / \                      /  \
        //       T2  T3                   T1   T2
        // ***************************************************************************************
        if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(node.left) < 0) {
            node.left = leftRotate(node.left);
            return rihtRotate(node);
        }
        // RL (添加的新元素在右孩子的左边，这时候需要： 右旋转+左旋转)
        // *** 画出来整个人就清晰了 **************************************************************
        //          y                               y                                  z
        //        /   \                           /   \                               / \
        //       T1     x     向右旋转（y）      T1    z     向左旋转               y     x
        //            /  \   -------------->          /  \   ----------->          / \   / \
        //           z   T4                         T2    x                       T1 T2 T3 T4
        //          / \                                  /  \
        //         T2  T3                               T3  T4
        // ***************************************************************************************
        if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(node.right) > 0) {
            node.right = rihtRotate(node.right);
            return leftRotate(node);
        }





        return node;
    }

    public V remove(K key) {
        Node node = getNode(root, key);
        if (node != null) {
            root = remove(root, key);
            return root.value;
        }
        return null;
    }

    /**
     * 使用递归删除以node 为根节点的二分搜索树中的节点
     * 返回删除节点之后新的二分搜索树的根
     * @param node
     * @param key
     * @return
     */
    private Node remove(Node node, K key) {
        if (node == null) {
            return null;
        }
        Node retNode;
        if (key.compareTo(node.key) < 0) {
            node.left = remove(node.left,key);
            retNode = node;
        }else if (key.compareTo(node.key) > 0) {
            node.right = remove(node.right, key);
            retNode = node;
        }else {
            // 待删除左子树为空的情况
            if (node.left == null) {
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                size --;
                retNode = rightNode;
            }
            // 待删除右子树为空的情况
            else if (node.right == null) {
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                size --;
                retNode = leftNode;
            } else {
                // 待删除左右子树均不为空的情况
                Node successor = minimum(node.right);

                // removeMin 本身没有进行自平衡所以会有bug,
                // 解决方案有二：1. 在removeMin中添加平衡处理 2.复用本方法
                successor.right = remove(node.right, successor.key);
                successor.left = node.left;
                node.right = null;
                node.left = null;

                retNode = successor;
            }
        }
        if (retNode == null) {
            return null;
        }
        // 删除节点之后平衡的维护
        // 更新height （当前节点中左右子树的最高的高度+1）
        retNode.height = 1 + Math.max(getHeight(retNode.left), getHeight(retNode.right));

        // 计算平衡因子
        int balanceFactor = getBalanceFactor(retNode);

        // LL 情况 :右旋转
        if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(retNode.left) >= 0) {
            return rihtRotate(retNode);
        }
        // RR 情况 : 左旋转
        if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(retNode.right) <= 0) {
            return leftRotate(retNode);
        }
        // LR 情况 :左旋转+右旋转
        if (balanceFactor > 1 && getBalanceFactor(retNode.left) < 0) {
            retNode.left = leftRotate(retNode.left);
            return rihtRotate(retNode);
        }
        // RL 情况 :右旋转+左旋转
        if (balanceFactor < -1 && getBalanceFactor(retNode.right) > 0) {
            retNode.right = rihtRotate(retNode.right);
            return leftRotate(retNode);
        }

        return retNode;
    }

    /**
     * 返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点
     * @param node
     * @return
     */
    private Node minimum(Node node) {
        if (node.left == null) {
            return node;
        }
        return minimum(node.left);
    }

    /**
     * 删除以node为根的二分搜索树中最小的节点
     * 返回删除节点后的二分搜索树的根
     * @param node
     * @return
     */
    private Node removeMin(Node node) {
        if (node.left == null) {
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size --;
            return rightNode;
        }
        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }

    public boolean contains(K key) {
        return getNode(root, key) != null;
    }

    public V get(K key) {
        Node node = getNode(root, key);
        return node == null ? null: node.value;
    }

    public void set(K key, V newValue) {
        Node node = getNode(root, key);
        if (node == null) {
            throw new IllegalArgumentException(key + "doesn't exist!");
        }else {
            node.value = newValue;
        }

    }

    public int getSize() {
        return size;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    /**
     * 返回以node为根节点的二分搜索树中的key所在的节点
     * @param node
     * @param key
     * @return
     */
    private Node getNode(Node node, K key) {
        if (node == null) {
            return null;
        }
        if (key.compareTo(node.key) == 0) {
            return node;
        }else if (key.compareTo(node.key) < 0) {
            return getNode(node.left, key);
        }else {
            return getNode(node.right, key);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        String filePath = "E:\\WorkSpace\\LearningDemoWorkSpace\\data-structure\\src\\pride-and-prejudice.txt";
        ArrayList<String> words = new ArrayList<>();
        if (FileOperation.readFile(filePath, words)) {
            System.out.println("Total words: " + words.size());
            AVLTree<String, Integer> map = new AVLTree<>();
            for (String word: words) {
                if (map.contains(word)) {
                    map.set(word, map.get(word) + 1);
                } else {
                    map.add(word, 1);
                }
            }
            System.out.println("Total different words: " + map.getSize());
            System.out.println("Frequency of pride: " + map.get("pride"));
            System.out.println("Is a BST? : " + map.isBST());
            System.out.println("Is a balanced BST? : " + map.isBalanced());

            for (String word: words) {
                map.remove(word);
                if (!map.isBST() || !map.isBalanced()) {
                    throw new RuntimeException("Error");
                }
            }

        }
    }




}
